配置类ACTConfig @PreTrainedConfig.register_subclass(\"act\") @dataclass class ACTConfig(PreTrainedConfig): # 输入/输出结构 chunk_size: int = 100 # 动作块长度（每次预测的动作序列长度） n_action_steps: int = 100 # 每次策略调用执行的动作步数（≤ c

基本原理 简单总结一下什么是ACT算法。传统的机器算法过程是观测关节位置J1经过模型预测动作A2然后执行，观测到J2预测数A3，观测到J3遇到A4依次类推，这样就有一个问题，假设预测出的A2跟实际相比偏差就比较大那么对应的观测到的J2就偏离比较大。如果要连续预测K步，就要连续采集K步，缺点就是误差会累积同时预测效率也比较低。那么对于ACT算法是怎么进行优化的了？ ACT算法是一下观测连续的K个动作

模型结构 transform使用了自注意力机制，由编码器和解码器组成。 编码器 transformer的编码器输入一排向量，输出另外一排同样长度的向量。transformer的编码中加入了残差连接和层归一化，其中N X表示重复N此。首先在输入的地方需要加上位置编码，经过自注意力处理后，再嘉盛残差连接和层归一化。接下来经过全连接的前馈神经网络，再做一次残差连接和层归一化，这就是一个完整的块输出，而这

运作原理 自注意力机制要解决的是让机器根据输入序列能根据上下文来理解。举个例子，输入句子为\"我有一个苹果手机\"，对于机器来说这里的\"苹果\"应该是指水果还是手机品牌了？所以要解决这个问题，就需要在上下文中去理解，那怎么在上下文中去理解了？那就是由句子中的其他词对于施加权重，让\"苹果\"更靠近\"手机\"。具体怎么做了？来看看下面的图。 上图中的a1~a4是输入的词，每个输入的词都需要跟句子中的其他词做运算

YOLOv2 回顾一下YOLOv1有哪些缺陷？ 边界框训练时回归不稳定，导致定位误差大。 每个网格只能预测两个边界框且只能识别一类目标。 小目标检测效果差。 针对以上的问题，YOLOv2进行了改进，下面从检测机制优化、网络结构优化、训练策略优化3个维度进行。 检测机制优化 锚框（Anchor Box）机制 YOLOv1每个网格只会预测一个目标，因为每个网格预测的B个边界框的类别概率都是共享的，要是

介绍 YOLO在目标视觉检测应用广泛，You Only Look Once的简称。作者期望YOLO能像人一样只需要看一眼就能够立即识别其中的物体、位置及交互关系。能够达到快速、实时检测的效果。 YOLO检测系统可以简要分为3个步骤： Resize image：调整输入图像的大小为448 x 448。 Run Convolutional network:CNN卷积网络处理。 Non-max supp